可見光小型無人機(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)檢測技術(shù)在反無人機、無人機管控領(lǐng)域有著特殊意義,由于目標(biāo)大小、光照條件、復(fù)雜背景等因素的變化都會影響檢測的結(jié)果。針對小型無人機目標(biāo)檢測問題,提出了一種基于視覺顯著性的小型無人機可見光檢測算法。采用基于直方圖對比度的顯著性計算方法,提取可見光圖像中的視覺顯著特征,利用選擇性搜索技術(shù)給出無人機目標(biāo)的候選區(qū)域集,結(jié)合視覺顯著性分析結(jié)果進一步優(yōu)化候選區(qū)域集,最后在每個候選區(qū)域內(nèi)提取規(guī)范化梯度特征,利用線性分類器對區(qū)域特征進行鑒別,實現(xiàn)對無人機目標(biāo)的快速檢測。仿真結(jié)果表明,該方法的平均精度可達84.74%,在20 dB噪聲條件下,仍然保持80.97%的平均精度,充分說明本方法對小型無人機目標(biāo)具有較好的檢測能力、抗干擾效果和工程應(yīng)用價值。

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【部分圖文】：

圖1算法流程圖

本文的算法流程如圖1所示,針對一副輸入的彩色圖像,首先利用視覺顯著性計算模型獲取相應(yīng)的顯著圖,同時,利用選擇性搜索方法[7]得到目標(biāo)的候選窗口,接著,保留視覺顯著的候選窗口,然后,在每個候選窗口內(nèi)計算規(guī)范化梯度特征,輸入SVM判別候選窗口內(nèi)是否包含目標(biāo),最后輸出檢測結(jié)果。3視覺....

圖2生成訓(xùn)練樣本,手動標(biāo)注的實線框為

在進行無人機目標(biāo)檢測前,需要訓(xùn)練出SVM中的權(quán)重向量W。在訓(xùn)練過程中,本文按照1:1比例選擇正負樣本,通過手動標(biāo)識生成正樣本,通過隨機采樣的方式產(chǎn)生負樣本,樣本產(chǎn)生過程如圖2所示。7實驗結(jié)果與分析

圖3本文檢測方法的過程結(jié)果和輸出結(jié)果

圖3給出了本文方法的過程結(jié)果和輸出結(jié)果。圖3(a)、圖3(b)為檢測圖像樣本,圖3(c)、圖3(d)為視覺顯著性計算結(jié)果,圖3(e)、圖3(f)為選擇性搜索算法產(chǎn)生的目標(biāo)候選區(qū)域,圖3(g)、圖3(h)為結(jié)合視覺顯著性分析結(jié)果重新計算的目標(biāo)候選區(qū)域,圖3(i)、圖3(j)為目標(biāo)檢....

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